Cómo Crear Agentes de IA desde Cero (Guía Paso a Paso)

El auge de los grandes modelos de lenguaje y las herramientas de IA flexibles ha hecho que la construcción de agentes de IA personalizados sea más accesible que nunca. Ya sea que desee un agente para ayudar a automatizar tareas, asistir en la investigación, apoyar interacciones con usuarios o impulsar nuevos servicios, empezar de cero y diseñar para sus necesidades a menudo produce los resultados más flexibles y potentes. En esta guía, le acompañamos a través de un proceso de nueve pasos para construir un agente de IA desde cero, desde la definición del propósito hasta la construcción de una interfaz de usuario o API a su alrededor.

Paso 1: Defina el Propósito y Alcance de su Agente

Antes de escribir una sola línea de código o un prompt, debe tener claro lo que se supone que debe hacer su agente. Esto significa:

• Especificar la tarea exacta que manejará el agente (por ejemplo, "calificar leads de ventas", "redactar correos electrónicos de alcance", "resumir tickets de soporte", "recomendar libros basados en las preferencias del usuario").
• Identificar los usuarios objetivo: ¿son miembros del equipo interno, clientes finales u otros agentes?
• Aclarar los entregables: qué salida debe producir el agente (por ejemplo, un objeto JSON, un informe formateado, un borrador de mensaje, una decisión, etc.).

Ejemplo: Suponga que desea un agente "asistente de ventas". Podría definir que: tomará los datos del perfil de un lead como entrada, investigará la información pública del lead, calificará la idoneidad del lead y generará un borrador de correo electrónico de alcance. Con este alcance claramente definido, todo lo demás, desde los prompts hasta el flujo de datos, se vuelve más fácil de planificar.

Paso 2: Establezca Esquemas Claros de Entrada/Salida

Una vez que el propósito esté claro, diseñe esquemas de entrada y salida estructurados en lugar de dejar todo de forma libre. Esto le da a su agente un "contrato" estable, similar a cómo las APIs definen las estructuras de solicitud y respuesta.

• Utilice herramientas como Pydantic (en Python), JSON Schema o interfaces TypeScript para definir formalmente las entradas y salidas (este punto también fue enfatizado por RDD).
• Defina exactamente qué campos espera el agente (con tipos, obligatorios vs. opcionales, restricciones de valor, etc.).
• Para las salidas, especifique no solo los datos (por ejemplo, "email_subject", "email_body", "lead_score"), sino también metadatos (por ejemplo, marca de tiempo, versión del modelo, tiempo de procesamiento) si es útil, especialmente para el registro, la depuración o el encadenamiento de agentes.

from pydantic import BaseModel, Field
from typing import Optional, List

class LeadProfile(BaseModel):
    name: str
    email: Optional[str]
    company: Optional[str]
    description: Optional[str]

class OutreachEmail(BaseModel):
    subject: str
    body: str
    lead_score: float = Field(..., ge=0, le=1)

# Example usage:
lead = LeadProfile(name="Alice Johnson", email="alice@example.com", company="Acme Corp")
print(lead.json())

Este enfoque "schema-first" asegura la consistencia, facilita la validación de las salidas y simplifica la integración con otros sistemas o interfaces de usuario.

Paso 3: Escriba las Instrucciones del Sistema

Con el esquema en su lugar, escriba definiciones de roles e instrucciones del sistema detalladas para su agente. Esencialmente, le dice a la IA: "Usted es X. Estas son sus responsabilidades, restricciones, estilo, tono y formato de salida."

• Defina reglas de comportamiento (por ejemplo, "siempre devuelva JSON que coincida con el esquema", "si faltan datos, responda con un objeto de error", "sea educado, conciso y profesional").
• Utilice plantillas de prompting/instrucción consistentes para reducir la variación en las respuestas. Muchos agentes se benefician de una estructura estable de "prompt del sistema + prompt del usuario + aplicación del esquema".
• Pruebe diferentes estilos de instrucción: algunos agentes responden mejor a instrucciones muy explícitas, otros a unas más flexibles o conversacionales.

Puede usar cualquier LLM que admita este estilo, por ejemplo, GPT-4, Claude u otros modelos. Muchos desarrolladores integran las instrucciones del sistema directamente en la inicialización de su agente.

Paso 4: Habilite el Razonamiento y las Acciones Externas

Un agente se vuelve mucho más potente cuando puede razonar lógicamente e interactuar con sistemas externos: bases de datos, APIs, herramientas, búsqueda web, ejecución de código, etc.

• Utilice frameworks como ReAct (Razonamiento + Acción) o patrones similares: el agente razona, luego elige una acción (como llamar a una API), luego observa el resultado, luego razona de nuevo, y así sucesivamente.
• Proporcione al agente funciones/interfaces de herramientas que pueda llamar, con entradas y salidas claramente definidas (que coincidan con el esquema), como "search_web(query)" → devuelve resultados; "send_email(payload)"; "query_database(params)"; etc.
• Para tareas como la recuperación de datos, cálculos, operaciones de base de datos, web scraping, procesamiento de documentos, la conexión de estas acciones externas hace que el agente sea capaz de mucho más que simplemente generar texto.

Este paso convierte a su agente de un "generador de texto inteligente" en un verdadero "agente" que puede actuar, no solo "responder".

import openai, os, json

openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

SYSTEM_PROMPT = """
You are a helpful assistant. Use the available tools when needed.
Return output in JSON with keys: {action, action_input} or {final_answer}.
"""

TOOLS = {
    "search": lambda query: f"[search results for: {query}]",
    # add more tools as needed
}

def call_llm(messages):
    resp = openai.chat.completions.create(
        model="gpt-4o",
        messages=messages
    )
    return resp.choices[0].message["content"]

def agent_loop(user_input):
    messages = [{"role":"system","content":SYSTEM_PROMPT},
                {"role":"user","content":user_input}]
    while True:
        reply = call_llm(messages)
        data = json.loads(reply)
        if "action" in data:
            result = TOOLS[data["action"]](data["action_input"])
            messages.append({"role":"assistant","content":reply})
            messages.append({"role":"tool","content":result})
        elif "final_answer" in data:
            return data["final_answer"]

if __name__ == "__main__":
    answer = agent_loop("Find the population of France and compute 10% of it.")
    print(answer)

Paso 5: Orqueste Múltiples Agentes (Si es Necesario)

Para flujos de trabajo complejos — por ejemplo, un embudo de ventas multi-pasos, un pipeline de análisis de datos + informes, o flujos de trabajo entre múltiples departamentos — es posible que desee que múltiples agentes trabajen juntos, cada uno con un rol definido.

• Por ejemplo: un agente Planificador decide los pasos, un agente Trabajador ejecuta tareas (por ejemplo, obtención de datos, cálculos) y un agente Verificador revisa los resultados para asegurar la calidad.
• Construya una lógica de coordinación (orquestador) que asigne tareas a los agentes, secuencie acciones, gestione dependencias y agregue resultados.
• Utilice frameworks o librerías de orquestación, o escriba lógica personalizada. A menudo es útil tratar esta orquestación como la capa de "controlador" en una aplicación, pasando tareas, resultados, estado y coordinando agentes.

Esto hace que su sistema sea modular, mantenible y capaz de manejar tareas complejas o a gran escala.

Paso 6: Añada Memoria y Contexto

Muchos agentes útiles, como asistentes de chat, bots de soporte, agentes de investigación, asistentes personales, necesitan recordar interacciones previas o conocimientos persistentes a lo largo del tiempo. Sin memoria, cada interacción es sin estado y sin contexto.

• Implemente memoria a corto plazo (historial de conversación, contexto de sesión), para tareas que implican interacciones de múltiples turnos.
• Implemente memoria a largo plazo / base de conocimientos — almacene hechos, preferencias de usuario, decisiones pasadas, datos externos — a menudo utilizando bases de datos vectoriales u otras soluciones de almacenamiento.
• Para la recuperación de memoria y la fundamentación, considere usar la generación aumentada por recuperación (RAG): cuando el agente necesite contexto, obtenga datos o documentos pasados relevantes, insértelos en el prompt actual y luego genere.

Al agregar memoria, su agente puede proporcionar continuidad, personalización y un comportamiento cada vez más útil.

class ConversationMemory:
    def __init__(self):
        self.history = []

    def add(self, message: str):
        self.history.append(message)
        # Optional: trim if too long

    def get_context(self) -> str:
        return "\n".join(self.history)

mem = ConversationMemory()

def run_conversation(input_text):
    mem.add(f"User: {input_text}")
    # pass context to agent
    # agent generates response...
    response = "..."  # from LLM
    mem.add(f"Agent: {response}")
    return response

# Example usage
run_conversation("Hello, who are you?")
run_conversation("Remember my name is Alice.")

Paso 7: Integre Capacidades Multimedia

Dependiendo del propósito del agente, es posible que desee o no agregar soporte para imágenes, voz, video o procesamiento de archivos/documentos (dependiendo del Agente de IA que esté intentando crear, este paso podría ser opcional para otros, pero para la mayoría es bastante necesario).

• Para voz o audio: integre herramientas de voz a texto / texto a voz (por ejemplo, Whisper, otros sistemas ASR/TTS).
• Para imágenes / elementos visuales: habilite la generación de imágenes o modelos con capacidad de visión (si es necesario), para que el agente pueda analizar imágenes o producir elementos visuales.
• Para el procesamiento de documentos: analice archivos PDF, documentos de Word u otros formatos de datos, y permita que el agente lea o produzca salidas estructuradas.

El soporte multimedia amplía el rango de tareas que su agente puede manejar, desde la elaboración de resúmenes de documentos hasta el análisis basado en imágenes o tareas interactivas de interfaz de usuario.

Paso 8: Formatee y Entregue la Salida

La salida de su agente debe ser bien estructurada, limpia y utilizable, tanto para humanos como para otros programas o sistemas.

• Utilice formatos de salida estructurados (JSON, XML, esquema tipado) cuando la salida sea consumida programáticamente.
• Si el agente produce informes, registros o resúmenes legibles por humanos, formatéelos claramente (Markdown, HTML, PDF, etc.).
• Para la depuración o introspección, incluya metadatos (marcas de tiempo, registros de llamadas a herramientas, uso de tokens) como parte de la salida.

Esto asegura que las salidas sean fiables, analizables y más fáciles de integrar en interfaces de usuario, pipelines o sistemas posteriores.

Paso 9: Construya una Interfaz de Usuario o una Capa API

Finalmente, envuelva su agente de IA en una interfaz orientada al usuario o una API para que pueda ser utilizado por otros, ya sean usuarios internos, clientes u otros sistemas.

Las opciones incluyen:

• Una API REST (pruebe todos sus endpoints de API con Apidog) o un endpoint HTTP (por ejemplo, utilizando frameworks como FastAPI) para que las aplicaciones externas puedan llamar al agente programáticamente. (más ejemplos de código en Real Python)

• Una interfaz de usuario de chat simple (web o de escritorio), o una interfaz de línea de comandos para que los usuarios interactúen.
• Incrustación en aplicaciones existentes, bots de Slack, paneles de control o front-ends personalizados.

Este último paso convierte a su agente de un "proyecto" en una herramienta utilizable, efectivamente, un producto que entrega valor.

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class AgentRequest(BaseModel):
    prompt: str

class AgentResponse(BaseModel):
    result: str

@app.post("/api/agent", response_model=AgentResponse)
def call_agent(req: AgentRequest):
    response = agent_loop(req.prompt)  # assume agent_loop is defined
    return {"result": response}

Preguntas Frecuentes

P1. ¿Por qué definir esquemas estructurados de entrada/salida en lugar de usar texto libre?
Los esquemas estructurados (a través de Pydantic, JSON Schema, etc.) proporcionan garantías, asegurando que el agente reciba los campos esperados y devuelva salidas predecibles y legibles por máquina. Esto reduce la posibilidad de datos mal formados, simplifica la validación y hace que la integración con otros sistemas sea mucho más robusta.

P2. ¿Qué es ReAct y por qué es útil?
ReAct significa "Reasoning + Action" (Razonamiento + Acción). Es un patrón de diseño donde un agente alterna entre pensar (razonar) y hacer (llamar a una herramienta o realizar una acción), luego observa el resultado y continúa razonando según sea necesario. Esto permite a los agentes realizar lógicas de múltiples pasos, llamar a herramientas o APIs externas, y basar los pasos subsiguientes en los resultados, haciéndolos mucho más potentes que los simples bots de un solo prompt y respuesta.

P3. ¿Cuándo debo usar múltiples agentes en lugar de un solo agente?
Utilice múltiples agentes cuando la tarea es compleja e implica subtareas distintas que se benefician de la especialización, por ejemplo, planificación, ejecución, validación, o diferentes dominios como la obtención de datos, el razonamiento y la elaboración de informes. Las configuraciones multiagente mejoran la modularidad, la claridad y la robustez. (guía práctica en Empathy First Media)

P4. ¿Cómo mejora la memoria a un agente, y qué tipo de memoria es mejor?
La memoria permite la continuidad, permitiendo que los agentes recuerden interacciones previas, preferencias de usuario, decisiones pasadas o conocimientos acumulados. La memoria a corto plazo (contexto de sesión) ayuda con conversaciones de múltiples turnos; la memoria a largo plazo (bases de datos vectoriales, almacenes de documentos) apoya la recuperación de conocimientos, la personalización y el razonamiento a lo largo del tiempo. Para muchas aplicaciones, una combinación es ideal.

P5. ¿Cómo implemento un agente de IA de forma segura y evito bucles incontrolados o comportamientos inseguros?
Antes de la implementación, agregue seguridad y monitoreo: limite el número de bucles de razonamiento o llamadas a herramientas por solicitud; implemente registros, manejo de errores y puntos de control con intervención humana para acciones sensibles; monitoree el uso, el costo y el rendimiento; y pruebe exhaustivamente los casos extremos.

Conclusión

Construir un agente de IA desde cero es un esfuerzo gratificante y cada vez más accesible. Siguiendo un proceso estructurado (definiendo el propósito, diseñando esquemas claros, escribiendo instrucciones sólidas, habilitando el razonamiento y el uso de herramientas, orquestando opcionalmente múltiples agentes, agregando memoria y contexto, formateando las salidas correctamente y exponiendo una interfaz utilizable), puede crear agentes potentes y fiables adaptados a sus necesidades específicas.

No importa lo que esté construyendo (un asistente de ventas, una herramienta de investigación, un chatbot o un motor de automatización), esta guía paso a paso le proporciona el plano. Con un diseño cuidadoso y una buena arquitectura, su agente de IA puede evolucionar de un prototipo a una herramienta útil, mantenible y escalable.

Si está listo para construir su primer agente, elija un propósito simple, escriba su esquema e inténtelo. Una vez que lo básico funcione, puede agregar capas de memoria, herramientas e interfaz, y ver cómo su creación se convierte en algo realmente poderoso.